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研究人员自动化大脑 MRI 图像标记,在 30 分钟内标记了超过 100,000 个检查,中国建材网,cnprofit.com
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研究人员自动化大脑 MRI 图像标记,在 30 分钟内标记了超过 100,000 个检查
2021年08月10日    阅读量:11845    新闻来源:中国建材网 cnprofit.com  |  投稿

伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院的研究人员通过从放射学报告中提取重要标签并将其准确分配给相应的 MRI 检查,实现了自动化大脑 MRI 图像标记,需要教授机器学习图像识别模型。现在,可以在不到半小时内标记超过 100,00 次 MRI 检查。


发表在欧洲放射学杂志上,这是第一项允许研究人员大规模标记复杂 MRI 图像数据集的研究中国建材网cnprofit.com


研究人员表示,手动标记超过 100,000 次 MRI 检查需要数年时间。


深度学习通常需要数以万计的标记图像才能在图像识别任务中实现最佳性能。这代表了复杂图像数据集深度学习系统开发的瓶颈,尤其是 MRI,这是神经系统异常检测的基础。


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资深作者、伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院的 Tom Booth 博士说:“通过克服这个瓶颈,我们极大地促进了未来的深度学习图像识别任务,这几乎肯定会加速自动化临床的到来。大脑 MRI 读取器。通过最终及时诊断为患者带来益处的潜力是巨大的。”


布斯博士说他们的验证是独一无二的。他们不是在看不见的放射学报告上评估他们的模型性能,而是在看不见的图像上评估他们的模型性能。


“虽然这看起来很明显,但这在医学成像中一直具有挑战性,因为它需要一支庞大的放射科专家团队。幸运的是,我们的团队是临床医生和科学家的完美结合,”布斯博士说。


主要作者、生物医学工程与成像科学学院的 David Wood 博士说:“这项研究建立在自然语言处理领域的最新突破之上,特别是基于大型转换器的模型(如 BERT 和 BioBERT)的发布,这些模型已经在大量集合上进行了训练未标记的文本,例如所有英文维基百科,以及所有 PubMed Central 摘要和全文文章;本着开放获取科学的精神,我们还向其他研究人员提供了我们的代码和模型,以确保尽可能多的人受益于这项工作尽可能。”


作者说,虽然现在已经克服了一个障碍,但进一步的挑战将是,首先,执行深度学习图像识别任务也有多项技术挑战;其次,一旦实现这一点,以确保开发的模型仍然可以在使用不同扫描仪的不同医院之间准确执行。


布斯博士说:“这项研究之所以成为可能,要归功于一个非常广泛的专家团队,他们致力于应对这些挑战。有大量支持组织者和促进者,他们在开展这项研究方面同样重要。从多个医院获得干净的数据英国是克服下一个挑战的重要一步。我们正在英国各地开展一项 NIHR 组合采用的研究,以为此目的前瞻性地收集大脑 MRI 数据。


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